【摘要】：現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法難以對圖像的每個像素進行語義識別,較難從像素層面分解出圖像的不同類別。為此,提出一種端到端的全卷積深度網(wǎng)絡(luò),以實現(xiàn)高分辨航拍圖像像素級的語義分割及識別。通過全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像強度信息和地理信息系統(tǒng)信息分別采用獨立通道進行處理,在全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終層合并2個通道,并對每個像素進行全連接像素級標(biāo)注,利用條件隨機場作為后期處理方法平滑相似區(qū)域,同時保留圖像中的邊緣信息。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)視覺語義分類算法相比,該算法在航拍圖像像素級分類上的準(zhǔn)確率更高,識別效果更好。
[Abstract]:The existing convolution neural network method is difficult to identify each pixel of the image, and it is difficult to decompose different categories of image from pixel level. For this reason, an end-to-end full convolution depth network is proposed to realize the semantic segmentation and recognition of high resolution aerial images at pixel level. Image intensity information and geographic information system information are processed by full convolution neural network. Two channels are merged at the final layer of the full convolutional neural network, and each pixel is labeled at the pixel level. The conditional random field is used as the post-processing method to smooth the similar region while preserving the edge information of the image. Experimental results show that compared with the traditional visual semantic classification algorithm, this algorithm has higher accuracy and better recognition effect in aerial image pixel classification.
【作者單位】： 長安大學(xué)電子與控制工程學(xué)院;
【基金】：中國博士后科學(xué)基金(2016M590912) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(310832151097)
【分類號】：TP183;TP391.41

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